股票市场的长记忆及其动态结构

本文提出了结合平均小波系数法和自回归原始自助法的稳健长记忆检验,蒙特卡罗模拟显示该方法对于短期记忆过程具有稳定性。基于该方法对2005年4月8日至2015年6月30日的中国、美国、香港和德国股市进行了实证分析。全局检验结果表明仅中国的股票市场存在显著的长记忆,并且风险因素无法对长记忆解释,而美国、德国和香港的股市不存在长记忆。基于递增窗口的动态Hurst指数分析显示,金融危机时期4个股市都存在显著的长记忆。2010年后,除中国股市外,其余三个股市几乎不存在长记忆现象。     

比例响应数据的分位数回归建模

由于比例响应数据具有有界性、偏态性和异方差性等特征,基于常规的回归建模方法往往不尽人如意。本文基于分位数方法研究比例响应数据的回归建模及其统计推断问题,重点研究了半连续型比例数据的分位数估计方法,并给出了估计的大样本性质。数值模拟研究和实例分析验证了所提方法的有效性。     

小样本定数截尾场合下威布尔和对数正态分布的拟合检验

本文给出了小样本定数截尾场合下两参数威布尔分布和对数正态分布的拟合检验方法,该方法还适用于一般的位置-刻度参数族分布,论文还通过实际算例说明方法的可行性。     

高维约束矩阵回归问题

高维约束矩阵回归是指高维情况下带非凸约束的多响应多预测统计回归问题,其数学模型是一个NP-难的矩阵优化,它在机器学习与人工智能、医学影像疾病诊疗、基因表达分析、脑神经网络、风险管理等领域有广泛应用.从高维约束矩阵回归的优化理论和算法两方面总结和评述这些新成果,同时,列出了相应的重要文献.     

反对称线性函数与行列式

通过对反对称线性函数及其性质的探讨,给出了有关行列式传统结论的一种新的表述,将几何直观与行列式的运算有机结合起来,以揭示行列式的一些更直观、具体的内涵.     

线性模型中广义最小二乘参数估计误差分布的稳健性研究

研究了线性模型中广义最小二乘参数估计的误差分布稳健性问题.首先讨论了在线性统计模型里,设计矩阵为列降秩矩阵时,模型中给出了误差最大分布类,当误差向量的分布在此范围内变动时,LS估计和GLS估计在均方误差矩阵准则下是最优估计.然后进一步探讨广义最小二乘估计GLSE关于误差分布的稳健性,求出误差项所对应的最大分布族,进而证明了在该区间波动情况下,误差向量对应的始终为一致最优解.     

内蕴平方函数交换子在加权弱Hardy空间上的端点估计

证明了由BMO函数与α阶内蕴面积函数S_α和内蕴g_(λ,α)*函数生成的交换子都是由加权弱Hardy空间WH_(b,ω)~1到加权弱L1空间WL_ω~1上的有界算子.     

加权Banach空间中随机指数系完备的若干结论

在允许随机序列上密度无限且减弱权函数是凸函数的条件下,采用新的方法得到C_α中随机指数函数系完备性的充分必要条件,其中C_α是定义在R上的复连续函数构成的加权Banach空间,且要求函数在一致范数下当t→∞时以f(t)exp(-α(t))趋于零.     

基于全球流动性背景下的新兴资本市场收益研究

随着在全球金融一体化程度不断加深,全球流动性状况对于新兴市场资产价格的影响备受关注.构建了反应主要发达国家与新兴市场国家对全球货币数量影响的广义流动性指标,并以波动率指数作为反映市场情绪的变量将市场分为平稳期和压力期.通过建立非线性面板门限回归模型考察了全球流动性状况对于金砖五国资本市场的非线性影响,结果表明在金融市场繁荣期,流动性过剩对于资产价格起到了明显的正向带动作用;而在市场衰退期间,流动性的释放并没有对资产价格的提升产生显著的影响.     

伽罗瓦环上的一类No序列的构造

近年来,伽罗瓦环上的序列理论成为人们研究的热点问题.有限域上的No序列是一类伪随机序列,它在序列密码中占具十分重要的角色.本文利用伽罗瓦环上的置换,构造了伽罗瓦环Z_(p~e)上的一类新的No序列,并且研究了其线性复杂度.研究的结果表明此类No序列具有相当大的线性复杂度.